Ensuring the required shape accuracy of long flat parts made of VNS-2 steel during flat grinding due to variable parameters of cutting modes and heat treatment

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article reveals the possibility of ensuring the required accuracy of the shape of the surfaces of long flat parts made of VNS-2 steel by assigning rational parameters of cutting modes and heat treatment. For chromium-nickel steels of the martensitic class, there is a problem of their mechanical processing due to the large number of alloying elements. Steel also has a tendency to absorb the energy released during machining, which can subsequently lead to energy accumulation and its manifestation in the form of deformation. This strongly affects the formed parameters of the shape accuracy of the treated surfaces and, in some cases, the required tolerance value is not provided. The riveting shows the ratio of increased hardness relative to the initial one and can be used as one of the ways to control the occurrence of possible residual deformations in the surface layers of products. The microstructure of the surface layer is of no small importance, which has a significant impact on the resulting energy consumption during machining, as well as on the possible increase or decrease in the riveting. Conclusions are drawn based on the obtained research results.

About the authors

D. Yu. Kolodyazhny

MSUT "STANKIN"

Author for correspondence.
Email: kolod@mail.ru
D.Sc. of Engineering, professor at the sub-department of "Mechanical Engineering Technology", vice-rector for scientific activities

S. O. Cherkashin

MSUT "STANKIN"

Email: ct4ccher@yandex.ru
postgraduate student at the sub-department of "Mechanical Engineering Technology"

S. G. Lyapusov

MMZ AVANGARD JSC

Email: lyapusov@yandex.ru
cand. Sc. of Engineering, deputy chief technologist

V. P. Voronenko

MSUT "STANKIN"

Email: vpvoronenko@yandex.ru
D.Sc. of Engineering, professor at the sub-department of "Mechanical Engineering Technology"

References

  1. Dalsky, A.M., Bazrov, B.M., Vasiliev, A.S., et al. Technological Heredity in Mechanical Engineering Production / ed. A.M. Dalsky. Moscow: MAI Publishing House, 2000. 364 p.: ill.
  2. Lizarditsyn, P.I., Ryzhov, E.V., Averchenkov, V.I. Technological Heredity in Mechanical Engineering. Minsk: Science and Technology, 1977. 256 p.
  3. General Technical Reference Book / ed. E.A. Skorokhodov. 2nd ed., rev. and add. Moscow: Mechanical Engineering, 1982. 415 p.: ill.
  4. TU 14-1-2907-2019. Thick-Sheet Steel Grades 08Kh15N5D2T (EP410), 08Kh15N5D2T-Sh (EP410-Sh). Technical Specifications.
  5. Bezyazychny, V.F. The Method of Similarity in Mechanical Engineering Technology: Monograph. 2nd ed., rev. and exp. Moscow–Vologda: Infra-Engineering, 2021. 356 p.: ill.
  6. Atlas of Microstructures of Ferrous and Non-Ferrous Metals: Visual Training Manual / comp. A.A. Andrushevich et al. Minsk: BGATU, 2012. 100 p.
  7. Fomin, E.V., Snegireva, K.K. Planning an Experimental Study of the Machinability of Alpha Titanium Alloys // Vestnik of MSUT “Stankin”. 2022. No. 1(60). P. 32–36. EDN: MFUKDD.
  8. Tempel, O.A., Tempel, Yu.A., Vaskov, D.E. Experimental Design for Selecting Optimal Cutting Parameters for Difficult-to-Machine Materials // Vestnik of MSUT “Stankin”. 2022. No. 4(63). P. 28–31. EDN: SFOCEM.
  9. Universal Flat Grinding Machine 3E711B [Electronic resource]. URL: http://stankos.ru/features/shlifovalnye-i-dovodochnye-polirovalnye-i-zatochnye-stanki/3e711v-detail (accessed: 19.11.2024).
  10. Pomortsev, E.N., Galiakhmetov, I.G., Chigarin, V.I., et al. Introduction of a Technological Corrosion-Resistant Material to Replace Steel 07Kh16N6 in the Manufacture of Centrifugal Compressor Impellers // Compressor Technology and Pneumatics. 2013. No. 5. P. 44–47.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».